ANCOVA – Partitioning Variance

ancova与回归

ANCOVA和回归都是统计技术和工具。ANCOVA和回归有许多相似之处，但也有一些不同的特点。ANCOVA和回归都是基于一个协变量，这是一个连续的预测变量。

ANCOVA代表协方差分析。它是单因素方差分析（ANOVA）和线性回归（回归的一种变体）的结合。它同时处理分类变量和连续变量。它是一种特殊的统计方法，用于确定一个变量由于另一个变量的可变性而产生的方差范围。

ANCOVA基本上是ANOVA，更复杂，并且在现有ANOVA模型中增加了一个连续变量。ANCOVA的另一种形式是MANCOVA（多元协方差分析）。此外，ANCOVA是一个具有连续结果变量和两个或更多预测变量的一般线性模型。这两个预测变量都是连续变量和分类变量。

在连续变量中，数据是定量的和标度的，而分类数据的特征是名义的和非标度的。在实验设计中，ANCOVA主要用于控制不能随机化但仍能在区间尺度上计算的因素，而在观察性设计中，ANCOVA主要用于消除改变范畴独立变量和区间依赖变量之间关系的变量效应。MANCOVA在回归模型中也有一些用途，其主要功能是在分类和区间独立变量中拟合回归。

ANCOVA是一个依赖于线性回归的模型，其中因变量必须与自变量成线性关系。MANCOVA和ANOVA的起源都来自农业，其中主要变量与作物产量有关。

另一方面，回归也是一种统计工具，有许多变体。这些变量包括线性回归模型、简单线性回归、logistic回归、非线性回归、非参数回归、稳健回归和逐步回归。回归处理连续变量。

Linear regression

回归是因变量和自变量之间的相互关系。在这个模型中，有一个因变量和一个或多个自变量。还有一个努力，以了解因变量的值的变化，由于变化的一个独立变量。在这种情况下，其他独立的变体保持不变。

在回归中，有两种基本类型：线性回归和多元回归。在线性回归中，一个自变量被用来解释和/或预测“Y”的结果（变量试图预测的结果）。另一方面，也有多元回归，回归使用的不是一个而是两个或更多的自变量来预测结果。

线性回归和线性回归的方程为：Y=a+bX+u，多元回归的形式为：Y=a+b1X1+b2X2+B3X3+…+BtXt+u。

在这两个方程中，“Y”代表我们试图预测的变量；“X”是预测“Y”变量的变量工具“a”是截距，“b”是斜率，“u”是回归残差。应该注意的是，截距、斜率和回归残差是恒定的。

回归是预测和预测连续结果的方法。它是用于连续结果的方法，基于一个或多个连续预测变量。回归始于地理学领域，其目的是试图找出地球的真实大小。

总结

1.ANCOVA是统计学中一种特殊的线性模型。回归也是一种统计工具，但它是多种回归模型的总称。回归也是关系状态的名称。2.ANCOVA处理连续变量和分类变量，而回归只处理连续变量。3.ANCOVA和回归共用一个特定的模型——线性回归模型。4.ANCOVA和回归都可以使用专门的软件进行实际计算。5.ANCOVA来自农业领域，而回归则起源于地理研究。